5.8.6 Дп, жадный алгоритм или что-то другое?
Между ДП и жадными алгоритмам- и есть нечто общее. Решаемые с п омощью жадных алгоритмов зад- ачи, как и задачи, решаемые с помощью ДП, обладают свойством оптимальности для подзадач ког- да оптимальное решение всей за- дачи содержит в себе оптимальные решения подзадач. Если А оптимальный набор заявок, содержащий заявку 1, то А' = А \ {1} оптимальный набор за- явок для подмножества заявок, для которых b[i] >= e[1]. Из-за этого об- щего свойства иногда может по- явиться желание применить ДП в ситуации, где хватило бы жадного алгоритма, или наоборот, приме- нить жадный алгоритм к задаче, в которой он не выдаст оптимально- го решения (как в дискретной зада- че о рюкзаке).
Алгоритм надо выбирать не толь- ко в зависимости от возможнос- тей, но и от ваших нужд (напри- мер, если нет четкой необ- ходимости получить самое опти- мальное решение). Яркий пример та же задача коммивояжера. Алго- ритм ее решения NP-полон, что означает, что кроме как с помо- щью полного перебора задачу ре- шить невозможно (этот факт ма- тематически доказан). Да, для на- хождения самого краткого пути требуется экспоненциальное чис- ло шагов. А что, если задачу надо решить в краткий срок, причем хоть как-то минимизировать путь для обхода всех пунктов? На по- мощь приходит жадный алгоритм, который будет всего лишь при- близительным алгоритмом, но он найдет один из кратчайших (хотя и не обязательно самый корот- кий) вариантов обхода. Алгоритм работает таким образом. Допус- тим, мы находимся в вершине i. Рассмотрим расстояния от i ко всем вершинам, в которых мы еще не были, и выберем среди них вершину j с минимальным расстоянием к i. Далее, двигаем- ся в вершину j и проделываем для нее то же самое, что и для вершины i, и т.д. Остановимся тогда, когда во всех вершинах мы уже побывали, и соединим послед- нюю с первой. Общая сложность алгоритма О(n2), и часто такой алгоритм дает решение, близкое к оптимальному.
Остается лишь дать ответ на не- сколько часто возникающих вопро- сов:
1) Как для конкретной задачи уз- нать, выдаст ли жадный алгоритм оптимальное решение? К сожале- нию, здесь нет общих рецептов. Кроме свойства оптимальности для подзадач существует еще одна особенность это принцип жадно- го выбора. Говорят, что к задаче применим принцип жадного выбо- ра, если последовательность ло- кально-оптимальных (жадных) вы- боров дает глобально оптимальное решение. В общем случае нужно попытаться провести доказатель- ство, аналогичное тому, что было в доказательстве правильности ре- шения задачи о выборе заявок. Сначала мы показали, что жадный выбор на первом шаге не закрыва- ет путь к оптимальному решению: для любого решения есть другое, согласованное с жадным выбором и не хуже первого. Потом мы пока- зали„что подзадача, возникшая после жадного выбора на первом шаге, аналогична исходной. По ин- дукции следует, что такая последо- вательность жадных выборов дает оптимальное решение.
2) Какое же различие между жад- ными алгоритмами и динамичес- ким программированием? На каж- дом шаге жадный алгоритм берет «самый жирный кусок», а потом уже пытается сделать наилучший выбор среди оставшихся. ДП-алго- ритм принимает решение, просчи- тав заранее решения для всех под- задач.
Литература
Ахо А., Хопкрофт Дж., Ульман Дж. Построение и анализ вычислительных алгоритмов. – М.: Мир, 1979.
Ахо А., Хопкрофт Дж., Ульман Дж. Структуры данных и алгоритмы. – М.: "Вильямс", 2001. – 384 с.
Бентли Д. Жемчужины творчества программистов. – М.: Радио и связь, 1990.
Вирт Н. Алгоритмы + структуры данных = программы. – М.: Мир, 1985.
Вирт Н. Алгоритмы и структуры данных. – М: Мир, 1989. – 360 с.
Грин Д., Кнут Д. Математические методы анализа алгоритмов. – М: Мир, 1987.
Гудман С., Хидетниеми С. Введение в разработку и анализ алгоритмов. – М.: Мир, 1981.
Дейкстра Э. Дисциплина программирования. – М: Мир, 1978.
Кнут Д.Е. Искусство программирования для ЭВМ. В 3-х томах. – М.: Мир, 1976.
Кнут Д.Е. Искусство программирования. В 3-х томах. – М.: "Вильямс", 2000.
Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р. Алгоритмы: Построение и анализ. – М.: МЦНМО, 2001.
Лэгсам Й., Огенстайн М. Структуры данных для персональных ЭВМ. – М.: Мир, 1989. – 586с.
Матьяш В.А., Путилов В.А., Фильчаков В.В., Щекин С.В. Структуры и алгоритмы обработки данных. – Апатиты, КФ ПетрГУ, 2000. – 80 с.
Оре О. Графы и их применение. – М.: Мир, 1965.
Рейнгольд Э., Нивергельт Ю., Део Н. Комбинаторные алгоритмы. Теория и практика. – М.: Мир, 1980.
Сибуя М., Ямамото Т. Алгоритмы обработки данных. – М: Мир, 1986. – 218 с.
Успенский В.А., Семенов А.Л. Теория алгоритмов: основные открытия и приложения. – М.: Наука, 1987.
Харари Ф. Теория графов. – М: Мир, 1973.
Русскоязычные ресурсы InterNet
http://algo.4u.ru/
http://algolist.manual.ru/
http://alglib.chat.ru/
http://algo.do.ru/
http://hcinsu.chat.ru/
http://algolist.da.ru/
http://progstone.narod.ru/links/wantalgo.html
http://www.sevmashvtuz.edu/links/algorithms.html
- Министерство образования Российской Федерации
- Содержание
- 1.2 Скорость роста функций
- 1.3 Анализ алгоритмов; время работы в лучшем, худшем случаях и в среднем
- 1.4 Типы данных, структуры данных и абстрактные типы данных
- 1.5 Динамические множества
- 2 Алгоритмы сортировок
- 2.1 Понятие внутренней и внешней сортировки
- 2.2 Сортировка вставками
- 2.3 Сортировка слиянием
- 2.3.1 Описание алгоритма
- 2.3.2 Анализ времени работы алгоритмов «разделяй и властвуй»
- 2.3.2 Анализ времени работы сортировки слиянием через рекуррентное соотношение
- 2.3.3 Анализ времени работы сортировки слиянием через геометрическую интерпретацию
- 2.4 Пирамидальная сортировка
- 2.4.1 Введение в алгоритм
- 2.4.2 Сохранение основного свойства кучи
- 2.4.3 Построение кучи
- 2.5 Быстрая сортировка
- 2.5.1 Введение в алгоритм
- 2.5.2 Описание
- 2.5.3 Разбиение массива
- 2.5.4 Особенности работы быстрой сортировки
- 2.6 Особенности реализации алгоритмов сортировки; сортировка за линейное время
- 2.6.1 Введение
- 2.6.2 Разрешающее дерево сортировки сравнениями
- 2.7 Цифровая сортировка
- 2.8 Сортировка вычерпыванием
- 2.8.1 Описание алгоритма
- 2.8.2 Вероятностный анализ времени работы сортировки вычерпыванием
- 2.8.3 Анализ времени работы сортировки вычерпыванием через геометрическую интерпретацию
- 2.9 Сортировка подсчетом
- 2.9.1 Описание алгоритма
- 2.9.2 Анализ времени работы
- 3 Элементарные и нелинейные структуры данных
- 3.1 Элементарные структуры: список, стек, очередь, дек
- 3.1.1 Список Линейный однонаправленный список
- Линейный двунаправленный список
- Двунаправленный список с фиктивными элементами
- Циклические списки
- Циклический однонаправленный список
- Циклический двунаправленный список
- 3.1.2 Стек
- 3.1.3 Очередь
- 3.1.3 Дек
- 3.2 Нелинейные структуры данных
- 3.2.1 Представление корневых деревьев в эвм
- Обходы деревьев
- 3.2.2 Двоичные деревья Спецификация двоичных деревьев
- Реализация
- Обходы двоичных деревьев
- 3.2.3 Двоичные деревья поиска Основные операции
- Минимум и максимум
- Следующий и предыдущий элементы
- Добавление и удаление
- Случайные деревья поиска
- Оптимальные деревья поиска
- 4 Хеширование
- 4.1 Введение
- 4.2 Прямая адресация; таблицы с прямой адресацией
- 4.3 Хеш – таблицы; возникновение коллизий и их разрешение
- Разрешение коллизий с помощью цепочек
- Анализ хеширования с цепочками
- 4.4 Способы построения хеш – функций Выбор хорошей хеш-функции
- Ключи как натуральные числа
- Деление с остатком
- Умножение
- Универсальное хеширование
- 4.5 Открытая адресация; способы вычисления последовательности испробованных мест: линейная последовательность проб, квадратичная последовательность проб, двойное хеширование
- Линейная последовательность проб
- 1 / (1 – )
- 5 Основные принципы разработки алгоритмов
- 5.1 Введение в теорию графов
- 5.1.1 Графы
- 5.1.2 Представление графов
- 5.2 Алгоритмы на графах: поиск в ширину, поиск в глубину
- 5.2.1 Поиск в ширину (волновой алгоритм)
- 5.2.2 Анализ поиска в ширину
- 5.2.3 Деревья поиска в ширину
- 5.2.4 Поиск в глубину
- 5.2.5 Анализ поиска в глубину
- 5.2.6 Свойства поиска в глубину
- 5.2.7 Классификация рёбер
- 5.3 Топологическая сортировка, задача о разбиении графа на сильно связанные компоненты
- 5.3.1 Топологическая сортировка
- 5.3.2 Сильно связные компоненты
- 5.4 Алгоритм построения минимального остовного дерева
- 5.4.1 Остовные деревья минимальной стоимости
- 5.4.2 Построение минимального покрывающего дерева
- 5.4.3 Алгоритмы Крускала и Пpимa
- 5.4.4 Алгоритм Крускала
- 5.4.5 Алгоритм Прима
- 5.5 Задача нахождения кратчайших путей на графах; алгоритм Флойда; алгоритм Дейкстры
- 5.5.1 Нахождение кратчайшего пути
- 5.5.2 Алгоритм Дейкстры
- 5.5.3 Алгоритм Флойда
- 5.6 Поиск с возвратом
- 5.6.1 Введение
- 5.6.2 Переборные алгоритмы
- 5.6.3 Метод ветвей и границ
- 5.6.4 Метод альфа-бета отсечения
- 5.6.5 Локальные и глобальные оптимальные решения
- 5.7 Метод декомпозиции ( «Разделяй и властвуй»)
- 5.7.1 «Ханойские башни»
- 5.8 Жадные алгоритмы и динамическое программирование
- 5.8.1 Задача о выборе заявок
- 5.8.2 Дискретная задача о рюкзаке
- 5.8.3 Непрерывная задача о рюкзаке
- 5.8.4 Числа Фибоначчи
- 5.8.5 Задача триангуляции многоугольника
- 5.8.6 Дп, жадный алгоритм или что-то другое?